deep-learning

Implementação em PyTorch do YOLOv3, YOLOv3-SPP e YOLOv3-tiny para detecção de objetos em tempo real, com treinamento, validação, inferência e exportação em múltiplos formatos.

YOLOX é um YOLO de alto desempenho sem âncoras, superando o yolov3~v5 com suporte a MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn e OpenVINO. Documentação: https://yolox.readthedocs.io/

A plataforma de computação de IA para equipes de fronteira. O SkyPilot transforma computação de IA fragmentada em um supercomputador de IA, permitindo que equipes de IA de fronteira construam inteligência personalizada mais rapidamente.

🌸 Execute LLMs em casa, no estilo BitTorrent. Ajuste fino e inferência até 10x mais rápidos do que o offloading

Tutoriais, tarefas e competições para cursos relacionados a Deep Learning do MIT.

Tradução de mangás/imagens, tradução com um clique de textos dentro de imagens https://cotrans.touhou.ai/ (não está mais funcionando)

Templates CUDA e DSLs Python para álgebra linear de alto desempenho

Implementação em arquivo único de alta qualidade de algoritmos de Deep Reinforcement Learning com recursos voltados para pesquisa (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG).

X-AnyLabeling: Uma aplicação desktop multiplataforma leve, eficiente e unificada para anotação de texto, imagem, vídeo e dados multimodais, combinando ferramentas integradas versáteis com modelos de IA de última geração e exportação flexível em múltiplos formatos.

Técnicas de deep learning com imagens de satélite e aéreas

🦙 LaMa Image Inpainting, Inpainting de máscaras grandes robusto a resolução com Convoluções de Fourier, WACV 2022

Realize ciência de dados em dados que permanecem no servidor de terceiros

Uma biblioteca Python para detecção de anomalias em dados tabulares, séries temporais, grafos, texto, imagem e áudio. Mais de 60 detectores, orquestração ADEngine baseada em benchmarks e um fluxo de trabalho agente para agentes de IA.

Biblioteca de redes neurais baseada em TensorFlow

Toolkit de processamento de fala de ponta a ponta

Melhores práticas, exemplos de código e documentação para Visão Computacional.

O código para nosso artigo recém-aceito na Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection."

Uma coleção de modelos pré-treinados de última geração no formato ONNX

Uma implementação em PyTorch do modelo Transformer de "Attention is All You Need".

Uma coleção de tutoriais sobre modelos e técnicas de visão computacional de última geração. Explore desde arquiteturas fundamentais como ResNet até modelos de ponta como RF-DETR, YOLO11, SAM 3 e Qwen3-VL.

Operações de tensor flexíveis e poderosas para um código legível e confiável (para PyTorch, JAX, TF e outros)

Biblioteca de aprendizado profundo com uma API de alto nível para TensorFlow.

Uma biblioteca Python para previsão e detecção de anomalias em séries temporais de forma intuitiva.

Robust Video Matting em PyTorch, TensorFlow, TensorFlow.js, ONNX e CoreML!

Este repositório serve como um guia para entrevistas técnicas de Machine Learning/IA.

OneFlow é um framework de aprendizado profundo projetado para ser fácil de usar, escalável e eficiente.

Extração de legendas fixas de vídeos para geração de arquivos srt. Implementação local de reconhecimento de texto sem necessidade de APIs de terceiros. Framework baseado em aprendizado profundo para extração de legendas de vídeo, incluindo detecção de área de legenda e extração de conteúdo. Uma ferramenta GUI para extrair legendas fixas (hardsub) de vídeos e gerar arquivos srt.

Biblioteca de AutoML para deep learning.

Fork do so-vits-svc com suporte em tempo real, interface aprimorada e mais recursos.

Deeplake é um runtime de dados de IA para agentes. Oferece postgres serverless com um datalake multimodal, permitindo recuperação e treinamento escaláveis